import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
from IPython.display import display, Markdown, Latex, Image
import pandas as pd
# Load the image
image_path = 'image.jpg'
image = plt.imread(image_path)
# Display the image using Matplotlib
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title('Image')
plt.show()
| Students | Marks |
|---|---|
| Student 1 | Mark 1 |
| Student 2 | Mark 2 |
| Student 3 | Mark 3 |
students = ["John", "Emma", "Michael", "Sophia", "Daniel", "Olivia", "David", "Isabella", "Matthew", "Emily"]
marks = [85, 92, 78, 95, 88, 90, 82, 93, 87, 91]
# Create a table using Plotly
table = go.Table(
header=dict(values=['Students', 'Marks'], fill_color='green'),
cells=dict(values=[students, marks])
)
layout = go.Layout(
title='Student Marks Table',
width=500
)
fig = go.Figure(data=[table], layout=layout)
fig.show()
$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_m)^2} $$
- yi is data value of a featrure
- ym is mean of all values given in feature
here I have generated random data using numpy to generate data values representing some normal distribution.
# Generate random data
data = np.random.normal(0, 200, 200000)
# Create a histogram of pixel intensities using Matplotlib
histogram, bins = np.histogram(data.flatten(), bins=256, range=[0, 256])
plt.hist(data, bins,color='purple')
(array([372., 392., 405., 374., 420., 370., 422., 421., 407., 414., 414.,
410., 411., 408., 407., 393., 415., 389., 388., 423., 409., 368.,
399., 451., 417., 402., 396., 382., 360., 363., 367., 394., 401.,
399., 383., 387., 373., 399., 406., 403., 378., 417., 358., 386.,
381., 375., 409., 420., 369., 418., 385., 392., 411., 390., 402.,
343., 365., 349., 354., 376., 348., 385., 381., 379., 368., 376.,
368., 376., 354., 410., 375., 378., 398., 385., 356., 385., 399.,
404., 387., 360., 365., 360., 409., 377., 366., 367., 367., 373.,
331., 387., 347., 403., 382., 369., 335., 355., 371., 384., 370.,
369., 336., 382., 377., 335., 413., 328., 357., 386., 353., 370.,
315., 333., 324., 324., 340., 333., 326., 359., 360., 345., 346.,
332., 320., 309., 299., 315., 303., 319., 347., 333., 326., 298.,
349., 327., 333., 307., 318., 305., 337., 314., 312., 318., 290.,
274., 316., 275., 308., 307., 306., 320., 307., 295., 285., 314.,
297., 304., 299., 301., 314., 268., 297., 299., 273., 269., 271.,
267., 288., 292., 282., 288., 259., 283., 294., 258., 285., 275.,
264., 265., 257., 275., 292., 241., 252., 258., 272., 264., 261.,
241., 256., 239., 228., 273., 243., 267., 245., 257., 277., 234.,
259., 245., 234., 260., 250., 243., 231., 225., 244., 218., 217.,
210., 246., 232., 221., 244., 226., 222., 215., 240., 248., 210.,
223., 212., 227., 202., 227., 215., 200., 188., 218., 209., 203.,
198., 202., 205., 202., 187., 200., 206., 198., 188., 199., 205.,
194., 210., 175., 201., 190., 192., 187., 183., 203., 182., 157.,
202., 184., 193.]),
array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.,
11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21.,
22., 23., 24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32.,
33., 34., 35., 36., 37., 38., 39., 40., 41., 42., 43.,
44., 45., 46., 47., 48., 49., 50., 51., 52., 53., 54.,
55., 56., 57., 58., 59., 60., 61., 62., 63., 64., 65.,
66., 67., 68., 69., 70., 71., 72., 73., 74., 75., 76.,
77., 78., 79., 80., 81., 82., 83., 84., 85., 86., 87.,
88., 89., 90., 91., 92., 93., 94., 95., 96., 97., 98.,
99., 100., 101., 102., 103., 104., 105., 106., 107., 108., 109.,
110., 111., 112., 113., 114., 115., 116., 117., 118., 119., 120.,
121., 122., 123., 124., 125., 126., 127., 128., 129., 130., 131.,
132., 133., 134., 135., 136., 137., 138., 139., 140., 141., 142.,
143., 144., 145., 146., 147., 148., 149., 150., 151., 152., 153.,
154., 155., 156., 157., 158., 159., 160., 161., 162., 163., 164.,
165., 166., 167., 168., 169., 170., 171., 172., 173., 174., 175.,
176., 177., 178., 179., 180., 181., 182., 183., 184., 185., 186.,
187., 188., 189., 190., 191., 192., 193., 194., 195., 196., 197.,
198., 199., 200., 201., 202., 203., 204., 205., 206., 207., 208.,
209., 210., 211., 212., 213., 214., 215., 216., 217., 218., 219.,
220., 221., 222., 223., 224., 225., 226., 227., 228., 229., 230.,
231., 232., 233., 234., 235., 236., 237., 238., 239., 240., 241.,
242., 243., 244., 245., 246., 247., 248., 249., 250., 251., 252.,
253., 254., 255., 256.]),
<BarContainer object of 256 artists>)
# # Create a scatter graph of the histogram using Plotly
fig = go.Figure(
data=[
go.Scatter(x=bins[:-1], y=histogram)
]
)
fig.update_layout(
title='Scatter graph of Pixel Intensities',
xaxis=dict(title='Pixel Intensity'),
yaxis=dict(title='Frequency'),
)
fig.show()